Resettlement, Employment, and Mental Health Among Syrian Refugee Men in Canada: An Intersectional Study using Photovoice
Notice bibliographique
Résumé
Context: The impact of forced migration on mental health is far reaching and compounded by post- migration contexts in which social determinants of health, such as resettlement, employment and gender, play a key role. Research on refugee men has shown that employment and life transitions are key determinants of mental health. However, a gap in knowledge exists on refugee men’s perspectives on the factors that impact their mental health. Methodology: This study used community-based participatory action research and the arts-based method of Photovoice to understand Syrian refugee men’s (n = 11) experiences of forced migration, resettlement, and employment in a Canadian context, as well as the impacts of these experiences on their mental health. Analysis and Results: Drawing on the critical theoretical perspective of intersectionality, we analyzed photographs taken by research participants, which showed that language and literacy barriers, time and stage of life, isolation and loneliness, belonging and identity and gender-based stress intersected to shape their mental health. Conclusion: Meaningful employment was central to the men’s identities; however, they engaged in low wage, precarious work due to both discriminatory policies that favored Canadian experience and credentialing assessment processes that devalued their experience and knowledge. Adopting gender-responsive and caring policies and practices could shift dominant discourses on masculinity and support the mental health of refugee men in resettlement contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».